基于自學習機制的移動社會網(wǎng)絡信息投遞策略研究.pdf

1、隨著Facebook、新浪微博等在線社交網(wǎng)絡服務取得巨大成功，以及包括智能手機、PAD等移動設備的不斷發(fā)展，無線技術的不斷成熟，一種融合了社會性和移動性的新型網(wǎng)絡—移動社會網(wǎng)絡（MSN）應運而生。移動社會網(wǎng)絡和傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡服務相比，它具有可移動、輕量化以及更貼近用戶等特點。國內(nèi)外對移動社會網(wǎng)絡的研究主要集中在應用模式、快速組網(wǎng)、信息投遞和分發(fā)、自私節(jié)點的激勵、以及在傳播信息過程中的信息安全和隱私的保護等問題上。
　　本文主要研究

2、的是基于移動社會網(wǎng)絡的信息投遞和分發(fā)。目前針對移動社會網(wǎng)絡信息投遞的研究中，大部分都是通過對各種社會性因子的量化，如興趣愛好，節(jié)點中心度等，通過結合這些社會性因子在網(wǎng)絡中的不同作用，完成基于移動社會網(wǎng)絡的高效可靠信息投遞策略。在這些投遞策略中，主要是通過對網(wǎng)絡中節(jié)點的社會性以及移動性的研究，選擇出高效的中繼轉發(fā)節(jié)點來完成高效可靠信息投遞策略。但是，這些策略并沒有充分探究真實移動環(huán)境下用戶的移動規(guī)律以及移動行為對信息投遞的影響以及作為潛在

3、中繼節(jié)點的能力。因此，本文采用了真實場景下用戶移動實驗數(shù)據(jù)—MIT的Reality Mining項目，在Matlab工具的輔助下對該項目中用戶移動數(shù)據(jù)進行了分析，并得出結論。即用戶在固定環(huán)境中的移動規(guī)律性以及用戶在移動過程中與其他節(jié)點的相遇次數(shù)的概率分布等。在這些結論的支持下，設計了一種基于移動用戶行為的自學習機制。
　　結合自學習機制的結論，從不同的目標出發(fā)，進一步討論了校園網(wǎng)應用場景下的廣播和組播。在信息投遞時間最短的要求下，